塔克拉玛干沙漠地表温度时空变化特征研究

王远弘，吴新萍，买买提艾力·买买提依明，刘凯露，刘永强

（1.新疆大学资源与环境科学学院，乌鲁木齐 830046；2.新疆且末县塔中气象站，新疆 且末 841000；3.中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所/中国气象局塔克拉玛干沙漠气象野外科学试验基地，乌鲁木齐 830002）

地表温度（Land Surface Temperature，LST）是地表自然环境的一个重要指标，是定量描述地表与大气之间物质交换和能量平衡的重要参数，并且直接关系到地-气相互作用过程有关研究结果的准确性。因此，在众多研究领域，如气候、水资源、生态和生态化学都需要该参数［1-5］。同时，地表温度也是研究陆面过程的关键参数，探究地表温度变化特征成为了不可忽略的研究［6-8］。李可相等［9］利用遥感产品分析了贵阳市城郊耕地地表温度特征，耕地的坡向与坡度是影响耕地地表温度的因素。管延龙等［10］基于 2001—2013 年 MODIS 地表温度产品及 TM影像遥感解译，对天山区域地表温度时空特征进行了分析，天山区域呈现东高西低的特点。何冬燕等［11］基于ERA-Interim 地表温度资料分析了青藏高原四个季节地表温度变化特征，青藏高原春、夏、冬季地表温度变化以整体型为主，秋季地表温度略有下降，其东部和西部地表温度的反向型异常变化最为显著。杨明等［12］利用地面观测资料和高空观测资料，对近50 年中国西部地区的气候变化特征进行了分析，地表温度的变化特征与局地区域的气候变化联系密切。王佳琳等［13］利用相关分析、M-K 非参数检验等方法，分析了中国0 cm 地温的变化特征，地温变化受地形、海拔和下垫面影响，并且与气温联系密切。朱智等［14］评估了5 种再分析地表温度资料在中国的适用性，但均对西北地区的模拟不佳。秦艳慧等［15］检验了ERA-Interim 再分析地表温度资料在青藏高原多年冻土区的适用性，ERA-Interim 再分析地表温度资料对观测站点相对稀少且空间分布不均匀的高原多年冻土区具有较好的适用性，可以作为地表温度的有效代用资料。

塔克拉玛干沙漠是世界第二大流动性沙漠，同时在沙漠地表有着特殊的陆面物理过程［16］。很多学者在该特殊区域进行了大量研究，其下垫面通过边界层对大气的加热作用对中亚地区甚至全球气候都产生了深远的影响，其独特的陆面过程对中国西北干旱区气候的形成和东亚季风环流的发展也起着重要的作用［17-20］。崔彩霞等［21］探究出了用 MODIS资料计算塔克拉玛干沙漠地表温度的方法。张杰［22］通过分析塔克拉马干沙漠沙丘冬、夏典型时段的观测数据，研究了沙丘各个部位表层的温度分布特征，沙丘表面的日最高温度出现在落沙坡，沙丘各部位的温度差异明显。黄洁等［23］利用气象资料研究了南疆沙漠腹地的土壤温度，发现天气对地温的影响主要体现在地表温度和浅层地温，阴天和浮尘对地温的影响较小，扬沙和沙尘暴天气对地温影响较大，其影响随深度增加而减小。

基于塔克拉玛干沙漠腹地塔中观测站2017 年地表温度实测数据，分析了其年变化、日变化和季节变化特征，并与中国气象局陆面数据同化系统CLDAS（CMA Land Data Assimilation System）中的地表温度产品进行对比分析，验证了CLDAS 地表温度产品在沙漠区域的适用性。利用该地表温度产品分析了塔克拉玛干沙漠区域地表温度的时空变化特征，为沙漠区域的陆面过程研究提供参考。

1 研究区概况

塔克拉玛干沙漠属大陆性温带沙漠气候，常年干旱少雨，深处欧亚大陆的中部，远离海洋，同时受青藏高原以及天山山脉的影响，加剧了其干旱的程度。中国气象局塔克拉玛干沙漠大气环境观测试验站（以下简称塔中站）位于塔里木盆地的沙漠腹地（38°58′51″N、83°39′28″E，海拔 1 088 m，图 1），是目前世界上惟一深入流动性沙漠腹地200 km 以上的大气环境综合观测试验站［24］。

图1 塔中站点

2 数据与方法

2.1 站点观测数据

利用塔中观测站2017 年的梯度观测系统和地表能量探测系统的观测数据（表1）。对原数据经过严格的质量控制与预处理，剔除受非常规天气影响的异常值，挑选出具有统计学意义的数据进行处理并分析。

表1 观测仪器及型号

地表土壤温度测量采用3 种方式。第一种使用红外地表温度传感器测量地表温度Tf；第二种利用一半的传感器埋在土壤中，一半暴露在空气中的方式测量地表温度Ts，该技术已被中国气象局广泛用于裸露地表温度的常规测量［25］；第三种通过地表能量探测系统观测出的地表向上长波辐射和向下长波辐射基于斯特藩-玻耳兹曼（Stefan-Boltzmann）定律和热辐射传输原理，根据公式（1）计算而间接获得地表温度Tg［26］。

式中，σ（5.67×10-8W/m2/K4）为斯特藩-玻耳兹曼常数，宽波段地表比辐射率εs采用李火青等［27］在新疆沙漠地区得到的平均值，即εs=0.906。

3 种 地 表 温 度 数 据Ts、Tf、Tg的 时 间 间 隔 为 30 min，且观测时间为当地时间，比北京时间晚2 h 25 min。为了便于与CLDAS 产品对比验证分析，故将3种实测数据值分别进行小时平均。

根据研究区气候特征，选取 1 月、4 月、7 月和 10月分别为当地的冬季、春季、夏季和秋季，并以此形成逐季序列进行特征分析，更好地揭示其变化特征，同时根据2017 年站点记录的天气情况，选取沙尘暴（4 月 5 日）、浮尘（4 月 25 日）、雨天（7 月 30 日）和晴天（10 月15 日）进行不同典型天气的地表温度特征研究。

2.2 CLDAS 地表温度产品数据

CLDAS 地表温度分析产品覆盖了亚洲区域（0—65° N，60—160° E），时间分辨率为逐小时，空间分辨率为0.062 5°×0.062 5°，为等经纬度网格的地表温度分析产品。该数据集研制技术和精度与国际同类产品（如GLDAS、NLDAS 产品）相当，在中国质量优于国际同类产品，且时空分辨率更高［28-31］。本研究选取与实测数据相对应的典型天气日期产品数据进行相关分析，选取数据的范围为（34—50°N，73—97°E），时间跨度为2017 年，取与实测的典型天气一致的日期 CLDAS 数据中塔中站点（38°58′51″N、83°39′28″E）所在格点温度值，与实测数据进行拟合分析，再根据天气记录挑选 CLDAS 产品的 1 月、4 月、7月与10 月晴天数据做月平均，全年的晴天数据年平均后做日变化分析，以探究整片沙漠区域的地表温度分布特征。

2.3 评价方法

为了检验Tf和Tg与Ts3 种测量方法两两之间的离散度，采用标准差（SEE，Standard Error of the Estimate）、归一化标准差（NSEE，Normalized Standard Error of the Estimate）和偏差（Bias）进行误差分析。

式中，n为样本容量，Tj是第j个测量值，Toj则分别为另两种实测方法的第j个测量值。

3 结果与分析

3.1 全年地表温度变化特征

图2 为塔中站2017 年全年日平均地表温度变化，3 种方法得到的温度值均呈现统一的变化趋势。地表温度受太阳辐射变化的直接影响，即由于地球公转而随之变化，全年日均最低温出现在1 月，最高温出现在 7 月，从 1 月到 7 月逐渐升高，7 月到 12 月逐渐降低，其变化范围在（-20）～43 ℃。采用变温（当月地表温度变温=当月地表温度平均值-上月地表温度平均值）描述地表温度的月变化幅度［20］，从总体上看，月平均绝对变温为7.9 ℃。2—7 月各月地面温度呈升高趋势，其中2—4 月升幅较大，2 月变温最大，为12.05 ℃，6—7 月升幅较为平缓，7 月变温最小，为2.72 ℃；8 月至12 月各月地面温度呈下降趋势，其中 10—12 月降幅较大，10 月变温最大，为-12.85 ℃。

图2 塔中地区2017 年日平均和月平均地表温度年变化

根据2017 年的天气资料，1 月塔中地区晴天仅有3 d，并出现降雪以及雾天6 d，其余均为多云天气，故1 月地表温度变化呈现出一个明显的低谷。从3 月开始进入春季，回温迅速，3 月和4 月浮尘、扬沙天气频现，甚至出现沙尘暴天气，地表温度回暖速率较缓。进入夏季之后，偶有降水日出现，地面温度日最高温比晴朗时明显降低，夏季整体变化幅度在四季中最小。秋季的地表温度变化相对其他季节总体稳定，除10 月初受扬沙天气状况干扰，使得地表温度突降外，其余时段则呈现平稳下降趋势。

在3 种测量方法中，1 月的Ts比其他2 种测量值明显偏高，是由于该时段的塔中地区出现了降雪天气和持续的雾天，这类天气在当地属于非常规天气，地表水汽附着在温度传感器上面，传感器的测量受到了影响。在其他月份，Tf的测量值明显低于另外2种方法的测量值，是由于红外土壤温度传感器算法中的比辐射率值，远大于沙漠地表比辐射率（εs=0.906）。显然，在1 月，因沙漠地表降雪，湿度增加，地表比辐射率值与热红外温度传感器算法中的比辐射率值几乎一致，导致Tf与Tg无差异。

通过分析3 种测量值的误差（表2），Tg与Ts的标准差和偏差分别为1.04 ℃和-0.64 ℃，Tg与Ts整体差异比Ts与Tf、Tf与Tg整体差异更小。因此，在流动沙漠地区进行地表温度观测时，常规的温度传感器半埋在地表测量即可满足研究需求，且精度颇高，同时不推荐使用热红外传感器在相似的研究区进行测量，此测量值在该类下垫面地区的测量精度较其余两种测量方法低。为了使测量更精确，建议通过对向上和向下长波辐射的测量计算出地表温度值作为参考。

表2 Tf、Ts和 Tg的误差对比

为了更好地分析，将Ts与Tg的平均值Ta作为实测值进行研究，并更好地与CLDAS 产品数据进行对比分析。

3.2 地表日温极值与日较差变化特征

塔中地区的地表日最高温和最低温的变化趋势见图3，可以看出沙漠区域的地表温度在7 月达到最高，12 月降至最低。

图3 塔中地区2017 年地表日温极值变化

2017 年该研究区的地表温度的日较差（日最高温与最低温的差值）平均值为33 ℃（图4），观察整年地表温度日较差的曲线，春夏季温度日较差变化更突出，秋冬季温度日较差变化较为平稳。塔克拉玛干沙漠地处塔里木盆地内，春夏季天气多变，出现大风天数多于秋冬季，因为地表的特殊性，沙漠下垫面的土壤质地均为细碎砂石，且植被覆盖极少，所以其地表温度变化剧烈，日极值随近地层天气变化剧烈波动，云层影响地表接收的太阳辐射，降雨和降雪天气使得地表能量交换过程有水分的参与，水的相变减弱了地表温度的变化幅度，因此，在干旱区沙漠地带，地表温度对天气状况更敏感。

图4 塔中地区2017 年日地表温度日较差变化

3.3 四季典型月份地表温度日变化特征

由不同季节地表温度的日变化曲线（图5）可知，地面温度呈昼高夜低的日变化特征，春、夏和秋季的日最低温出现在5：00，之后逐渐升温并均在13：00 达到日最高值，冬季的日最低温滞后到7：00，日最高温同样滞后1 h，于14：00 达到日最高温，表明太阳辐射是影响研究区地表温度的最主要因素。从总体看，日最大变温出现在8：00—9：00，其骤增幅度可达8 ℃，到达峰值后又快速下降（速率不如上升时快，且变化率逐渐减小）。太阳辐射消失，夜间降温趋缓慢，22：00 至次日6：00 降幅较小，其主要原因是没有太阳辐射这个最直接的影响，沙漠地表温度仅受沙石自身热量散失而变化，但因沙漠特殊地表，温度的变化幅度比其他下垫面更为明显，同时地面的昼夜温度变化也更为剧烈。

图5 塔中地区2017 年四季月平均地表温度日变化

从季节来看，地表日均温度表现为夏季＞春季＞秋季＞冬季的特征。夏季接受太阳辐射最多，地面吸收的热量也最多，所以地面迅速增温，地表温度全年最高，夏秋季日变温接近30 ℃，但是低于春季的35 ℃，综合站点记录的天气情况，春季风大，常出现浮尘或沙尘暴天气，使得一天内的地表温度波动更为剧烈。冬季接收到的辐射量最小，日变温在20 ℃左右，这与该纬度的其他地区变化特征相似。以上特征表明，沙漠的地表温度季节变化与太阳高度角变化密切相关。

3.4 CLDAS 地表温度产品与观测值对比分析

塔中站的实测地表温度Ta在沙尘暴（4 月5 日）、浮尘（4 月 25 日）、雨天（7 月 30 日）和晴天（10 月 15日）4 种天气下与CLDAS 地表温度产品值Tcldas日平均变化曲线对比分析如图6a 至图6d 所示，图6e 至图6h 则对应地显示了沙尘暴（4 月5 日）、浮尘（4 月25 日）、雨天（7 月 30 日）和晴天（10 月 15 日）4 种天气下Ta与Tcldas的散点图。CLDAS 地表温度产品在塔克拉玛干沙漠的适用性较好，整体来看，CLDAS 温度产品能很好地反映出沙漠地区的日变化特征，与观测温度值保持相同的日变化曲线，晴天和浮尘天气比沙尘暴天气和雨天的拟合情况要更好，其R2均达到0.9 以上，沙尘暴和雨天也可达0.8 以上，同时，晴天和浮尘天气的标准差也比其他2 种天气情况要小，特别是晴天，其标准差只有0.34 ℃。不过，CLDAS 产品在晴天和浮尘天气的 10：00 至 14：00 出现低估，这是因为CLDAS 产品是通过模型模拟得到的，模型模拟计算没有考虑到沙漠下垫面受太阳辐射影响而剧烈变化的地表温度变化，反而是在沙尘暴天气和雨天里，沙漠地表接受太阳辐射受到干扰，地表温度波动减缓。从图6 来看，晴天CLDAS 产品与观测值吻合情况最优，故筛选了2017 年典型月份里晴天的产品值来探究塔克拉玛干沙漠的空间分布变化特征，选取了2017 年晴天数据进行平均后得到年平均日变化空间分布。

图6 观测值（Ta）与CLDAS 温度产品值（Tcldas）在不同天气下的日平均变化

3.5 塔克拉玛干沙漠地表温度空间变化特征

利用CLDAS 产品值，筛选2017 年典型月份1月、4 月、7 月和10 月的晴天数据，探究塔克拉玛干沙漠的空间分布变化特征，对晴天数据进行平均，得到年平均日变化的空间分布。

图7 显示了塔克拉玛干沙漠四季典型月份日平均地表温度的空间分布，正如塔中观测站点所呈现的一样，塔克拉玛干沙漠区域内整体地表温度差异远小于周边绿洲地区，大片沙漠地区下垫面比较统一，东西差异较小，因为纬度的变化存在一定的南高北低差异，沙漠中心区域空间变化较小，沙漠边缘区域受植被覆盖及周围地形地貌影响其地表温度产生变化，盆地周围昆仑山脉和天山山脉区域的温度变化幅度明显，盆地中沙漠区域的地表温度变化相对更平缓。

图7 塔克拉玛干沙漠四季典型月份日平均地表温度的空间分布

图8 显示了整个塔克拉玛干沙漠区域年平均地表温度的逐时日变化，与站点观测的日变化一致，地表温度的幅值在日出前相对较小，日出后迅速上升，在当地标准时间14：00 左右达到最大，在此之后，地表温度逐渐减小，夜间趋于平稳，地表温度的空间分布明显区别于周围绿洲和山脉，盆地四周的山脉海拔变化突兀，因而温度变化比沙漠区域复杂得多，并且周围的绿洲区域温度变化规律明显不同于沙漠，升温的幅度也不如沙漠剧烈，白天沙漠区域高于周围的绿洲，晚上绿洲高于沙漠，对比同纬度的绿洲区域，日最高温沙漠比绿洲高4 ℃，日最低温沙漠比绿洲低5 ℃，沙漠的日较差比绿洲高6 ℃，除了下垫面是主要不同原因外，还有海拔和地形因素的影响。总体而言，由于沙漠植被覆盖很少，土壤里水分含量更是近乎没有，其地表温度变化特征明显，与太阳辐射的变化紧密联系。

图8 塔克拉玛干沙漠年平均地表温度的日变化空间分布

4 结论

通过对2017 年全年塔克拉玛干沙漠腹地实测地表温度的变化特征分析，以及利用CLDAS 地表温度产品呈现的空间分布，得出如下结论。

全年地表温度呈现典型的单峰起伏，1 月最低，7 月最高，季节差异明显。研究区域地表无植被，为特殊的流沙下垫面，全年的温度差变化明显，容易因为天气的变化出现大波动，同时该波动在一天内同样突出，日极值和日较差波动明显，对比3 种观测手段，在干旱沙漠地区进行长期连续观测时，普通观测手段更易受天气情况的影响，建议利用测量长波辐射计算出的温度数据作为辅助。

春、夏、秋和冬季4 个季节的地表温度日变化规律相似，地表日均温度表现出夏季＞春季＞秋季＞冬季的特征，白天温度变化剧烈，白天温度的最高峰为13：00，在夜晚温度变化为缓慢降温，最低值出现在6：00。

CLDAS 地表温度产品可作为研究塔克拉玛干沙漠区域的有效资料，在沙尘暴、浮尘、雨天和晴天4 类天气下与实测值的相关系数可达0.8 以上，晴天相关系数达0.99。从空间上来看，塔克拉玛干沙漠区域的地表温度保持了一定的空间一致性，和周围的绿洲形成了鲜明的对比，昼夜温差大，整体地表温度变化受太阳辐射变化影响大，降温与升温速率也很快，夜间温度值变化趋于平稳。